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Téléchargement de WekaExtension multicœur pour RapidMiner pour Linux

Téléchargez gratuitement l'application Multi-Core WekaExtension for RapidMiner Linux pour l'exécuter en ligne dans Ubuntu en ligne, Fedora en ligne ou Debian en ligne

Il s'agit de l'application Linux nommée Multi-Core WekaExtension pour RapidMiner dont la dernière version peut être téléchargée sous rapidminermulti-core-weka-extension.jar. Il peut être exécuté en ligne dans le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.

Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée Multi-Core WekaExtension pour RapidMiner avec OnWorks.

Suivez ces instructions pour exécuter cette application :

- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.

- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.

- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.

- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.

- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.

- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.

WekaExtension multicœur pour RapidMiner


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DESCRIPTION

Il s'agit d'une extension RapidMiner remplaçant le plug-in Weka actuel par la version 3.7.3 Weka mise à jour. Il s'agit essentiellement d'une branche de la version 3.7.3 de WEKA enveloppée dans l'ancienne extension. Les nouvelles fonctionnalités incluent :
-Toutes les fonctionnalités du package Weka 3.7.3
-Apprentissage d'ensemble multi-thread
-Une amélioration du populaire RandomForest Learner basée sur "l'intégration dynamique avec des forêts aléatoires" par Tsymbal et al. 2006 et "Improving Random Forests" par Robnik-Sikonja 2004.
-Plus d'améliorations aux mécanismes de vote dans Random Forest
-Possibilité de produire des poids de caractéristique selon l'original Breiman Paper 2001



Langage de programmation

Java


Catégories

Machine Learning

Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée sur https://sourceforge.net/projects/m-core-wekaext/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.


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